Lợi tức đã xuất hiện, nhưng chưa phải câu chuyện của số đông
Lợi tức đầu tư AI là giá trị tài chính hoặc vận hành mà doanh nghiệp thu được so với nguồn lực dành cho công nghệ, từ tăng doanh thu đến cải thiện năng suất và giảm chi phí. Báo cáo mới của Deloitte cho thấy một số công ty đã bắt đầu thấy những khoản sinh lời đầu tiên, nhưng chưa thể khẳng định họ hiểu rõ yếu tố nào tạo nên kết quả đó. Tỷ lệ doanh nghiệp cho biết chiến lược AI giúp tăng doanh thu hiện ở mức 28%, tăng từ 20% vào đầu năm 2026. Đây là tín hiệu đáng chú ý trong bối cảnh tổ chức cần thu hồi khoản đầu tư lớn cho dịch vụ và hạ tầng AI, song tăng doanh thu vẫn là một trong những lợi ích chậm chuyển thành kết quả cụ thể nhất. Vì vậy, tin vui về lợi tức đầu tư AI nên được đọc như dấu hiệu khởi đầu, không phải bằng chứng rằng hiệu quả đã lan rộng.
Các doanh nghiệp báo cáo tiến triển ở nhiều mặt khác: 74% ghi nhận cải thiện hiệu quả và năng suất, 60% thấy quyết định và phân tích dữ liệu tốt hơn, 45% có giảm chi phí và 44% cải thiện quan hệ khách hàng. Những tỷ lệ này cho thấy hiệu quả AI doanh nghiệp có thể xuất hiện trước ở quy trình hoặc chất lượng quyết định, rồi mới chuyển thành doanh thu. Nhưng nếu không tách bạch từng ứng dụng và kết quả, việc ghi nhận tiến bộ vẫn dễ biến thành cảm nhận chung hơn là một luận cứ đầu tư vững chắc.
Khoảng cách năng suất vẫn lớn hơn những tín hiệu tích cực
Bức tranh ở cấp độ nền kinh tế thận trọng hơn nhiều. Trong Báo cáo Chính sách Tiền tệ công bố ngày 5/11/2026, Ngân hàng Trung ương Anh cho biết doanh nghiệp thuộc khảo sát Decision Maker Panel ước tính AI giúp năng suất tăng khoảng 0,5% trong ba năm, tương đương đóng góp thêm 0,1–0,2 điểm phần trăm mỗi năm vào tăng trưởng năng suất kể từ đầu năm 2024. Đây là mức tăng có thật nhưng còn khiêm tốn so với kỳ vọng về một cuộc cách mạng năng suất. Hơn nữa, con số dựa trên đánh giá của doanh nghiệp, không phải phép đo trực tiếp trên toàn bộ nền kinh tế.
Khoảng cách giữa kỳ vọng và kết quả hiện hữu càng rõ trong khảo sát gần 6.000 lãnh đạo tại Mỹ, Anh, Đức và Australia: hơn 80% doanh nghiệp chưa nhận thấy tác động của AI lên việc làm lẫn năng suất trong ba năm trước khảo sát. Xét riêng, 89% chưa thấy thay đổi về năng suất lao động, còn hơn 90% không ghi nhận tác động đến quy mô nhân sự. Năng suất lao động AI vì thế chưa thể được xem là lợi ích phổ quát. AI có thể tạo hoạt động kinh tế đáng kể ở khâu phát triển và triển khai công nghệ, trong khi năng suất của những doanh nghiệp ứng dụng vào công việc thường ngày chưa tăng tương xứng.
Đo lường ROI là điểm yếu cần sửa trước khi mở rộng
Vấn đề không chỉ là AI có tạo ra lợi ích hay không, mà là doanh nghiệp có chỉ ra được lợi ích ấy đến từ đâu. Deloitte ghi nhận 71% tổ chức theo dõi tổng chi phí dựa trên mức sử dụng token, nhưng nhiều nơi chỉ nhìn thấy hóa đơn tổng mà không phân tích được hoạt động nào gây ra khoản chi. Đó là lỗ hổng lớn trong đo lường ROI AI: khi chi phí và kết quả không gắn với từng quy trình, doanh nghiệp khó biết ứng dụng nào đáng mở rộng, ứng dụng nào cần thiết kế lại và ứng dụng nào không đem lại giá trị tương xứng.
Dữ liệu chi tiêu cũng nhắc rằng mức sử dụng không đồng nghĩa với hiệu quả kinh tế. Sau khi tăng 42% trong tháng 7, tổng chi tiêu token AI trong nhóm doanh nghiệp thuộc dữ liệu của nền tảng Ramp chỉ tăng 1,5% trong hai tháng 8 và 9 cộng lại; giai đoạn từ 23/9 đến 23/10 ghi nhận mức tăng 8,9%. Trong khi đó, lượng token sử dụng vẫn tăng và cạnh tranh giá giữa các nhà cung cấp ngày càng gay gắt. Doanh nghiệp cần đánh giá giá trị đầu ra, không chỉ đếm lượt dùng hay mức chi tiêu. Nếu thiếu thước đo gắn với doanh thu, thời gian xử lý hoặc chất lượng quyết định, mở rộng ngân sách có thể đi trước bằng chứng.
Kỳ vọng còn cao, nhưng giai đoạn tiếp theo phải dựa trên bằng chứng
Dù kết quả hiện tại còn hạn chế, doanh nghiệp chưa rút lui: 86% số tổ chức trong khảo sát Deloitte dự định tăng đầu tư AI trong năm tài chính tới. Tại Anh, doanh nghiệp khảo sát của Ngân hàng Trung ương Anh kỳ vọng AI có thể đóng góp thêm khoảng 0,9 điểm phần trăm mỗi năm vào tăng trưởng năng suất trong ba năm tới, nhờ vừa tăng sản lượng vừa làm chậm tốc độ tăng nhân sự. Khoảng cách giữa dự báo và thành quả đến nay đặt ra yêu cầu kiểm chứng, chứ không phải lý do để mặc định kỳ vọng sẽ thành hiện thực.
Deloitte cảnh báo nhiều tổ chức chưa nhìn rõ tác động tài chính của AI và dự báo AI chủ quyền sẽ ngày càng quan trọng trong chiến lược doanh nghiệp. Điều đó khiến bài toán không chỉ nằm ở việc chọn mô hình hay tăng quy mô triển khai, mà còn ở khả năng kiểm soát dữ liệu, chi phí và kết quả. Phán đoán hợp lý lúc này là AI đã tạo lợi ích cho một bộ phận công ty, nhưng chưa chứng minh được mức tăng năng suất tương ứng trên diện rộng. Doanh nghiệp nên tiếp tục đầu tư có chọn lọc, gắn từng ứng dụng với chỉ tiêu đo được và chỉ nhân rộng khi dữ liệu cho thấy giá trị rõ ràng. Nếu không, khoản đầu tư tăng thêm sẽ đi trước sự hiểu biết về chính điều đang tạo ra hiệu quả.
